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J-GLOBAL ID：201802263830693531   整理番号：18A1209347

コーナー検出と畳み込みニューラルネットワークに基づく文字認識【JST・京大機械翻訳】

Character recognition based on corner detection and convolution neural network

著者 (6件)： Tan Beihai (School of Automation Guangdong University of Technology Guangzhou, China) ,  Peng Qiuming (School of Automation Guangdong University of Technology Guangzhou, China) ,  Yao Xiaojiao (School of Automation Guangdong University of Technology Guangzhou, China) ,  Hu Chao (School of Automation Guangdong University of Technology Guangzhou, China) ,  Xu Zhenhao (School of Automation Guangdong University of Technology Guangzhou, China) ,  Zhang Zipei (School of Automation Guangdong University of Technology Guangzhou, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICNC-FSKD  ページ： 503-507  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： テキスト検出と文字認識はコンピュータビジョンの分野で非常に重要な役割を果たす。文字認識の多くの研究があるが,既存のテキスト検出法は主に英語文字に集中しており,現在,中国語テキスト検出において大きな応用ニーズがある。中国語文字が英語より複雑であるので,漢字検出はより効率的技術を必要とする。画像における英語と中国語の特性を目的として,本論文はコーナ検出と畳込みニューラルネットワークに基づく文字認識方法を提示した。最初に,入力画像を前処理するために画像処理技術を使用して,次に,テキスト候補領域をマークするためにコーナ検出方法を使用した。第二に,指向性グリッド(HOG)特徴抽出とサポートベクトルマシン技術の画像ヒストグラムを用いて,テキスト候補領域をフィルターにかけた。第三に,積分射影法を適用して,文字領域を単一文字ブロックとして分割した。最後に,畳込みニューラルネットワークのモデルを用いて,セグメント化文字ブロックを同定した。実験結果は,試験画像セットにおける提案方法の有効性を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像処理 ,  漢字 ,  ヒストグラム ,  特徴抽出 ,  *文字認識 ,  画像 ,  中国語 ,  サポートベクトルマシン ,  コンピュータビジョン ,  セグメンテーション ,  射影 ,  前処理 ,  英語
準シソーラス用語： テキスト ,  テキスト検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： コーナー検出 ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  文字認識